Uji Sensivitas Metode TOPSIS dan Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Kandidat Ketua Himpunan Mahasiswa
Ike Yunia Pasa 1 , Nur Wachid Adi Prasetya 2* , Yoga Sahria 3 , Dian Febrianto 4
1,4 Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Purworejo, Purworejo 54111, Indonesia
2 Teknologi Rekayasa Multimedia, Politeknik Negeri Cilacap, Cilacap 53212, Indonesia
3 Teknologi Informasi, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta 55283, Indonesia ikeypasa@umpwr.ac.id, nwap.pnc@pnc.ac.id, yogasahria@amikom.ac.id, dianfebrianto41@gmail.com

## Abstrak
Himpunan mahasiswa adalah organisasi mahasiswa di perguruan tinggi sebagai tempat aspirasi maha- siswa,  menyediakan  peluang  untuk  pengembangan  diri,  peningkatan  keterampilan,  serta  penguatan kepemimpinan melalui beragam kegiatan kemahasiswaan. Himpunan Mahasiswa Teknologi Informasi (HIMATEKNO)  adalah  himpunan  mahasiswa  di  Program  Studi  Teknologi  Informasi,  Universitas Muhammadiyah  Purworejo  (UMP).  HIMATEKNO  memiliki  anggota  yang  cukup  banyak.  Dalam menjalankan  organisasi  ini,  sangat  penting  untuk  memiliki  pemimpin  yang  memiliki  kemampuan mengelola semua kegiatan organisasi dengan baik. Proses pemilihan ketua HIMATEKNO diperlukan untuk  memastikan  bahwa  orang  yang  terpilih  mampu  membawa  kesuksesan  dalam  kegiatan  him- punan. Kehadiran  sistem pendukung  keputusan pada pemilihan ketua HIMATEKNO berperan dalam proses  seleksi  kandidat  ketua  himpunan  mahasiswa.  Suatu  sistem  pendukung  keputusan  perlu  men- erapkan Multi-Attribute  Decision  Making (MADM).  Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  pengujian sensitivitas  pada  metode  MADM,  yaitu  TOPSIS  dan Weighted  Product (WP).  Berdasarkan  hasil pelaksanaan  uji  sensitivitas  pada  metode  TOPSIS  dan  WP,  WP  mempunyai  hasil  uji  sensitivitas  - 0,000019 % dan TOPSIS  -0,00084 %. sehingga WP merupakan metode yang lebih cocok  diterapkan pada sistem pendukung keputusan seleksi kandidat ketua HIMATEKNO karena memiliki tingkat sen- sitivitas lebih baik.
Kata kunci: Uji sensitivitas, TOPSIS, Weighted Product, himpunan mahasiswa

## Abstract
A student association is a student organization at a university that serves as a platform for student as- pirations  and  provides  opportunities  for  self-development,  skill  enhancement,  and  leadership  devel- opment through various student activities. Himpunan Mahasiswa Teknologi Informasi (HIMATEKNO) is the student association within the Information Technology Program at the Muhammadiyah Univer- sity of Purworejo (UMP). HIMATEKNO boasts a considerable number of members. Effective leader- ship  is  crucial  for  running  this  organization  and  ensuring  its  success.  The  process  of  selecting  the HIMATEKNO chairman is essential to ensure that the chosen individual can lead the association suc- cessfully.  The  presence  of  a  decision  support  system  in  the  election  of  the  HIMATEKNO  chairman plays a significant role in the candidate selection process. A decision support system should incorpo- rate Multi-Attribute Decision Making (MADM) methodology. This research aims to conduct sensitivity testing  on  MADM  methods,  namely,  TOPSIS  and  Weighted  Product  (WP).  Based  on  the  sensitivity testing results of the TOPSIS and WP methods, WP has a sensitivity test result of  -0.000019%, while TOPSIS has a sensitivity test result of -0.00084%. As a result, WP is a more suitable method for im- plementing  in  the  decision  support  system  for  the  selection  of  the  HIMATEKNO  chairman  due  to  its superior sensitivity level.
Keywords: Sensitivity testing, TOPSIS, Weighted Product, student association

## 1. PENDAHULUAN
Mahasiswa adalah orang yang sedang menempuh  pembelajaran  atau  pendidikan  di  se- buah  perguruan  tinggi,  baik  itu  universitas negeri,  swasta,  atau  institusi  lain  yang  setara (Agusmar et al., 2019). Mereka dikenal memiliki tingkat kecerdasan yang tinggi, kemampuan ber- pikir dan merencanakan tindakan dengan cerdas. Selain itu, mereka juga memiliki pemikiran kritis dan  mampu  bertindak  dengan  cepat  dan  tepat. Karakteristik-karakteristik  ini  biasanya  melekat pada  seorang  mahasiswa  (Putra  &  Wicaksana, 2023) (Gatari, 2020).
Karakter  kepemimpinan  merupakan  aspek  pent- ing  yang  harus  dimiliki  oleh  mahasiswa.  Untuk itu,  berbagai  institusi  pendidikan  tinggi  menye- diakan  kegiatan  ekstrakurikuler  dalam  bentuk organisasi  mahasiswa,  yang  bertujuan  untuk membentuk para pemimpin masa depan. Kepem- impinan  ini  sangat  vital  bagi  mahasiswa  dalam rangka  berkontribusi  di  masyarakat  di  masa mendatang  (Rohiyatun  &  Aryani,  2020). Kepemimpinan  diartikan  sebagai  individu  yang menunjukkan  kualitas  pribadi  yang  baik,  yang tercermin  dari  karakteristik  atau  perilaku  yang diharapkan oleh anggota kelompoknya. Ini men- cakup  kecerdasan,  kebijaksanaan,  antusiasme, tanggung  jawab,  dan  keandalan  (Rohiyatun  & Aryani,  2020).  Mahasiswa  yang  terlibat  secara aktif  dalam  aktivitas  akademik  dan  organisasi biasanya  menunjukkan  keunggulan  dalam  ber- pikir  kritis,  berkomunikasi  efektif,  membangun hubungan  interpersonal,  dan  memiliki  rasa percaya diri yang tinggi (Hasdiansyah, 2017).
Himpunan  mahasiswa  adalah  organisasi  maha- siswa  di  institusi  pendidikan  tinggi  yang  ber- peran  sebagai  platform  yang  mewakili  aspirasi mahasiswa, menyediakan peluang untuk pengembangan  diri,  peningkatan  keterampilan, serta penguatan  kepemimpinan melalui beragam kegiatan  kemahasiswaan.  Tujuannya  adalah  un- tuk memungkinkan mahasiswa menggali potensi dan tumbuh sebagai individu yang kompeten dan berpandangan  luas  (Firnanda  &  Budiani,  2019). Universitas  Muhammadiyah  Purworejo  (UMP) telah  memiliki  beberapa  himpunan  mahasiswa, diantaranya  adalah  HIMATEKNO  (Himpunan Mahasiswa Teknologi Informasi). HIMATEKNO  adalah  himpunan  mahasiswa  di bawah  Program  Studi  Teknologi  Informasi,  se- bagai forum aspirasi mahasiswa.
HIMATEKNO (Himpunan Mahasiswa Teknolo- gi  Informasi)  pastinya  memiliki  anggota  yang
cukup  banyak,  dan  setiap  anggota  memiliki tanggung  jawab  di  bidang  mereka  masing- masing. Dalam menjalankan organisasi ini, pent- ing  untuk  memiliki  pemimpin  yang  memiliki kemampuan  mengelola  semua  kegiatan  organ- isasi dengan baik. Jabatan Ketua HIMATEKNO hanya  berlangsung  selama  satu  tahun,  dan setelah  itu  akan  digantikan  oleh  pengurus  yang baru.  Proses  pemilihan  ketua  HIMATEKNO yang berkualitas tidaklah mudah. Dalam pemili- han  calon  Ketua  HIMATEKNO,  diperlukan proses  seleksi  yang  cermat  untuk  memastikan bahwa  orang  yang  terpilih  mampu  membawa kesuksesan  dalam  kegiatan  mahasiswa  Program Studi Teknologi Informasi.
Kehadiran  sistem  pendukung  keputusan  pada pemilihan  ketua  HIMATEKNO  berperan  pent- ing  sebagai  proses  seleksi  kandidat  ketua  him- punan  mahasiswa,  dan  dapat  mendukung  dalam menentukan  mahasiswa  yang  layak  men- jadi/memimpin  himpunan.  Sistem  pendukung keputusan  adalah  sistem  yang  berbasis  komput- er,  dirancang  untuk  membantu  manajer  dalam menyelesaikan  masalah  yang  terstruktur,  semi terstruktur, atau tidak terstruktur  (Magrisa et al., 2018).  Dalam  proses  pengambilan  keputusan, sistem  pendukung  keputusan  dapat  memberikan dukungan  kepada  manajer.  Tujuannya  adalah untuk  meningkatkan  kualitas  keputusan  yang dibuat, namun bukan untuk menggantikan kepu- tusan tersebut (Septilia et al., 2020).
Dalam suatu sistem pendukung keputusan, perlu menerapkan  metode  pengambilan  keputusan dengan tujuan meningkatkan kualitas hasil kepu- tusan  (Pasa  et  al., 2023). Salah satu teknik  yang umum  digunakan  dalam  proses  pemilihan  atau penentuan  alternatif  berdasarkan  sekumpulan kriteria  yang  memiliki  peluang  yang  setara  ada- lah  metode Multi-Attribute  Decision  Making (MADM)  (Ridho  et  al.,  2021). Simple  Additive Weighting (SAW), Technique For Others Refer- ence  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), dan Weighted  Product (WP)  adalah  beberapa contoh dari metode MADM (Pasa et al., 2023).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan pengujian sensitivitas beberapa  metode MADM, sehingga  diperoleh  salah  satu  metode  MADM yang  paling  optimal  untuk  diterapkan  pada  se- buah sistem pendukung keputusan terkait seleksi kandidat  ketua  HIMATEKNO  (Himpunan  Ma- hasiswa  Teknologi  Informasi)  di  Universitas Muhammadiyah Purworejo.
Adapun  metode  MADM  yang  akan  diuji  adalah TOPSIS  dan  WP.  Pemilihan  metode-metode  ini karena  telah  banyak  digunakan  pada  sistem pengambilan  keputusan,  serta  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  bagus  (Pasa  et  al.,  2022) (Diana & Seprina, 2019).

## 2. METODE
Metode  penelitian  yang  dipakai  adalah  seperti Gambar 1 berikut.
Gambar 1 Metode penelitian yang digunakan

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  penelitian  yang  diperoleh  antara  lain  data alternatif  dan  data  kriteria.  Data  alternatif  di- peroleh dari hasil pemilihan ketua HIMATEKNO  tahun  2023.  Sedangkan  data kriteria diperoleh dengan melakukan  wawancara kepada  ketua  HIMATEKNO  yang  masih  aktif. Hasil dari data kriteria adalah sebagai berikut:

## Tabel 1. Data kriteria dan atributnya
No Kriteria Atribut Nilai 1 Krt1 Telah menjadi pengurus HIMATEKNO > 2,5 tahun 5 2 – 2,5 tahun 4 1,5 - 2 tahun 3 1 - 1,5 tahun 2 < 1 tahun 1 2 Krt2 Kualitas visi dan misi kandidat ket- ua > 95 5 81 - 95 4 66 - 80 3 50 - 65 2
< 50 1 3 Krt3 IPK > 3,75 5 3,51 - 3,75 4 3,26 - 3,50 3 3,00 – 3,25 2 < 3 1 4 Krt4 Nilai dari pihak Badan Pengawas Harian > 95 5 81 - 95 4 66 - 80 3 50 - 65 2 < 50 1 5 Krt5 Nilai dari pihak Program Studi Teknologi Infor- masi > 95 5 81 - 95 4 66 - 80 3 50 - 65 2 < 50 1 6 Krt6 Tingkat penge- tahuan kandidat ketua tentang Perhimpunan Ma- hasiswa Informat- ika Nasional (Permikomnas) > 95 5 81 - 95 4 66 - 80 3 50 - 65 2 < 50 1
Data kriteria yang diperoleh, kemudian dikelompokkan  ke  dalam  2  jenis,  yaitu  kriteria keuntungan  (benefit)  dan  kriteria  biaya  (cost) (Pasa  et  al.,  2023),  sehingga  menghasilkan  data berikut:
Tabel 2. Pembagian jenis kriteria No Kriteria Jenis krite- ria 1 Krt1 Telah menjadi pengurus HIMATEKNO Keuntungan 2 Krt2 Kualitas visi dan misi kan- didat ketua Keuntungan 3 Krt3 IPK Keuntungan 4 Krt4 Nilai dari pihak Badan Pengawas Harian Keuntungan 5 Krt5 Nilai dari pihak Program Studi Teknologi Informasi Keuntungan 6 Krt6 Tingkat pengetahuan kandi- dat ketua tentang Perhim- punan Mahasiswa Informat- ika Nasional (Permikom- nas) Keuntungan

## 2.2 Metode TOPSIS
Technique For Others Reference by Similarity to Ideal  Solution (TOPSIS)  adalah  salah  satu metode  MADM  di  mana  alternatif  terunggul harus  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal positif,  dan  pada  saat  yang  sama  memiliki  jarak terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  (Widiyawati  et al., 2022).
Urutan perhitungan menggunakan metode TOPSIS  adalah  (Widiyawati  et  al.,  2022) (Jayawardani & Maryam, 2022):
1. Memilih  pilihan/alternatif,  serta  menetapkan kriteria dan mengatur bobotnya
2. Membuat  matriks  keputusan  yang  sudah dinormalisasi  (R)  dengan  mengaplikasikan rumus:
√∑ …..………. ( 1 )
Dengan: r ij =  elemen  matriks  keputusan  yang  sudah dinormalisasi R x ij = elemen matriks keputusan X
3. Menghasilkan  matriks  keputusan  yang  sudah dinormalisasi dan dibobotkan dengan menggunakan rumus:
…..………. ( 2 )
Dengen: y ij =  elemen  matriks  keputusan      yang  sudah dinormalisasi dan dibobotkan W i = bobot masing-masing kriteria r ij =  elemen  matriks  keputusan  yang  sudah dinormalisasi R
4. Menentukan matriks ideal positif dan matriks ideal  negatif dengan memeriksa  nilai matriks yang  sudah  dinormalisasi  dan  yang  telah diberi bobot, yaitu:

## …..………. ( 3 )
serta

## …..……. ( 4 )
Dengan: A + = matriks solusi ideal positif A - = matriks solusi ideal negatif
Dan dengan ketentuan:
{ ( ) ( )
serta
{ ( ) ( )
5. Menghitung  jarak  antara  setiap  alternatif  dan matriks ideal positif dan matriks ideal negatif menggunakan rumus:
√∑
…..……. ( 5 )
serta √∑
…..……. ( 6 )
Dengan:
D + =  penilaian  jarak  antara  alternatif  dengan matriks solusi ideal positif D - =  penilaian  jarak  antara  alternatif  dengan matriks solusi ideal negatif
6. Menetapkan  nilai  preferensi  untuk  setiap  al- ternatif (V) berdasarkan rumus:
…..……. ( 7 )
Dengan: V i = penilaian preferensi setiap alternatif
7. Merangkum  preferensi  untuk  semua  alter- natif,  kemudian  mengurutkannya  dari  nilai tertinggi ke terendah

## 2.3 Metode WP
Metode Weighted  Product (WP)  adalah  sebuah teknik  yang  menggabungkan  nilai  atribut menggunakan  rumus  perkalian,  dengan  asumsi bahwa  atribut  telah  dipangkatkan  dengan  nilai bobotnya (Murtina et al., 2022).
Urutan  perhitungan Weighted  Product adalah (Fransiska, 2023) (Laila & RMS, 2019):
1. Pemilihan opsi/alternatif
2. Verifikasi  kriteria,  dan  menetapkan  apakah kriteria tersebut memiliki nilai
manfaat/keuntungan  (benefit)  atau  biaya (cost)
3. Mendefinisikan  bobot  untuk  setiap  kriteria (W),  kemudian  menormalkan  bobot  tersebut dengan menggunakan rumus:
∑ ..……….( 8 )
Dengan:
W j = bobot setiap kriteria
Jumlah  normalisasi  bobot  adalah  1,  dari  se- luruh kriteria
4. Perhitungan  nilai  vektor  (S)  untuk  setiap  al- ternatif  dengan  cara  mengambil  nilai  atribut alternatif  pada  masing-masing  kriteria,  men- galikan  mereka  dengan  bobot  yang  sesuai, dan  mengalikan  hasilnya,  sebagaimana  ter- dapat dalam rumus:
∏ ..……….( 9 )
Dengan: S i = nilai vektor pada alternatif yang spesifik X ij = nilai kriteria W j =  untuk  menetapkan  bobot  pada  setiap kriteria, jika kriteria memiliki nilai manfaat/keuntungan  (benefit),  maka  bo- botnya  adalah  positif,  tetapi  jika  kriteria menghasilkan  biaya  (cost),  maka  bobotnya adalah negatif
5. Menghitung  nilai  preferensi  (V)  untuk  setiap alternatif (preferensi alternatif) dengan mem- bagi  nilai  vektor  (S)  untuk  setiap  alternatif oleh  total  nilai  vektor  (S),  sesuai  dengan  ru- mus:
∏ ( ) ..……….( 10 )
Dengan: V i = nilai preferensi dari alternatif X = nilai kriteria W j = bobot dari masing-masing kriteria
6. Mengurutkan  nilai  vektor  (V)  untuk  semua alternatif, dari yang tertinggi hingga yang ter- endah.

## 2.4 Uji Sensitivitas
Pengujian sensitivitas adalah suatu evaluasi yang digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana  suatu metode merespons pada situasi tertentu. Tujuannya adalah untuk membandingkan berbagai  metode  sehingga  kita  dapat  menilai sejauh mana sensitivitas masing-masing metode.
Jika  suatu  metode  lebih  responsif  terhadap perubahan peringkat, maka metode tersebut akan menjadi  pilihan  utama  dibandingkan  dengan metode  lainnya  (Pasa  et  al.,  2023)  (Fauzi  et  al., 2020).
Urutan  dari  perhitungan  pengujian  sensitivitas yaitu  (Pasa  et  al.,  2023)  (Jayawardani  & Maryam, 2022):
1. Menetapkan semua nilai bobot atribut sebagai W j = 1, dengan j = 1,2,3,..., n (jumlah atribut)
2. Mengubah bobot atribut tertentu dengan pen- ingkatan  sebesar  1-2,  sementara  bobot  yang lain tetap tidak berubah
3. Melakukan  normalisasi  bobot  kriteria  hingga mencapai total bobot sebesar 1
4. Menerapkan  hasil  dari  normalisasi  bobot kriteria  pada  langkah  3  ke  dalam  metode yang sedang dibandingkan
5. Menghitung  persentase  perubahan  peringkat yang  muncul  pada  berbagai  metode  tersebut, dengan  membandingkannya  dengan  situasi awal saat bobot belum mengalami perubahan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Bobot dan Nilai Atribut
Bobot yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Kriteria dan bobotnya
No Kriteria Bobot 1 Krt1 Telah menjadi pengurus HIMATEKNO 5 2 Krt2 Kualitas visi dan misi kandidat ketua 5 3 Krt3 IPK 4 4 Krt4 Nilai dari pihak Badan Pengawas Harian 3 5 Krt5 Nilai dari pihak Program Studi Teknologi Informasi 3 6 Krt6 Tingkat pengetahuan kandidat ketua tentang Perhimpunan Ma- hasiswa Informatika Nasional (Permikomnas) 2
Sesuai hasil wawancara, kandidat ketua HIMATEKNO  adalah  5  mahasiswa.  Lima  ma- hasiswa  ini  adalah  data  alternatif  dari  penelitian ini. Sedangkan nilai dari atribut yang telah diisi- kan  untuk  setiap  kriteria  pada  setiap  alternatif adalah:

## Tabel 4. Nilai atribut setiap alternatif
Krt1 Krt2 Krt3 Krt4 Krt5 Krt6 Mhs1 5 4 3 3 4 1 Mhs2 5 3 4 4 3 2 Mhs3 5 3 1 2 3 4 Mhs4 1 4 1 3 2 1 Mhs5 1 4 5 2 2 2

## 3.2 Perhitungan dengan Metode TOPSIS
Perhitungan  ini  menggunakan  rumus  (1)  untuk membuat  matriks  keputusan  yang  telah  dinor- malisasi  (R).  Tabel  5.  menunjukkan  matriks keputusan yang telah dinormalisasi (R).

## Tabel 5. Matriks keputusan yang dinormalisasi
Krt1 Krt2 Krt3 Krt4 Krt5 Krt6 Mhs1 0,570 0,492 0,416 0,463 0,617 0,196 Mhs2 0,570 0,369 0,555 0,617 0,463 0,392 Mhs3 0,570 0,369 0,139 0,309 0,463 0,784 Mhs4 0,114 0,492 0,139 0,463 0,309 0,196 Mhs5 0,114 0,492 0,693 0,309 0,309 0,392
Contoh perhitungannya adalah sebagai berikut:

## √
Matriks  keputusan  yang  telah  dinormalisasi  dan diberi  bobot  dibuat  dengan  mengalikan  unsur- unsur  dari  matriks  keputusan  yang  telah dinormalisasi  dengan  bobot  kriteria  yang  telah ditetapkan,  sesuai  dengan  rumus  (2).  Nilai matriks  keputusan  yang  telah  dinormalisasi  dan diberi bobot ada pada Tabel 6.
Tabel 6. Matriks keputusan yang telah dinormalisasi dan terbobot
Krt1 Krt2 Krt3 Krt4 Krt5 Krt6 Mhs1 2,849 2,462 1,664 1,389 1,852 0,392 Mhs2 2,849 1,846 2,219 1,852 1,389 0,784 Mhs3 2,849 1,846 0,555 0,926 1,389 1,569 Mhs4 0,570 2,462 0,555 1,389 0,926 0,392 Mhs5 0,570 2,462 2,774 0,926 0,926 0,784
Sebagai contoh, berikut adalah cara perhitungannya:
Matriks  ideal  positif  dan  matriks  ideal  negatif diidentifikasi berdasarkan penilaian kriteria, baik kriteria  tersebut  memiliki  dampak  positif  atau negatif (Pasa et al., 2023).
Hasil  matriks  solusi  ideal  positif  terdapat  dalam Tabel  7,  sementara  matriks  solusi  ideal  negatif terdapat dalam Tabel 8.
Tabel 7. Matriks solusi ideal positif
Krt1 Krt2 Krt3 Krt4 Krt5 Krt6 Mhs1 0,000 0,000 1,231 0,214 0,000 1,385 Mhs2 0,000 0,379 0,308 0,000 0,214 0,615 Mhs3 0,000 0,379 4,923 0,857 0,214 0,000 Mhs4 5,195 0,000 4,923 0,214 0,857 1,385 Mhs5 5,195 0,000 0,000 0,857 0,857 0,615 Tabel 8. Matriks solusi ideal negatif
Krt1 Krt2 Krt3 Krt4 Krt5 Krt6 Mhs1 5,195 0,379 1,231 0,214 0,857 0,000 Mhs2 5,195 0,000 2,769 0,857 0,214 0,154 Mhs3 5,195 0,000 0,000 0,000 0,214 1,385 Mhs4 0,000 0,379 0,000 0,214 0,000 0,000 Mhs5 0,000 0,379 4,923 0,000 0,000 0,154
Pengukuran  jarak  antara  nilai  alternatif  dan solusi ideal positif dihitung menggunakan rumus (5),  sedangkan  pengukuran  jarak  antara  nilai alternatif  dan  solusi  ideal  negatif  menggunakan rumus (6). Adapun hasilnya terdapat pada Tabel 9.
Tabel 9. Jarak alternatif terhadap solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
D + D - Mhs1 1,682 2,806 Mhs2 1,231 3,031 Mhs3 2,525 2,606 Mhs4 3,546 0,770 Mhs5 2,743 2,336
Sebagai  ilustrasi,  lihat  contoh  perhitungan  jarak untuk menentukan nilai alternatif Mhs2 terhadap solusi ideal positif:

## √

## 1,231
Penilaian  preferensi  diukur  dengan  menerapkan rumus  (7)  ke  hasil  perhitungan  jarak  antara  al- ternatif  dan  solusi  ideal  positif  serta  solusi  ideal negatif. Berikut hasil perhitungan penilaian pref- erensi setiap alternatif (V).
Tabel 10. Hasil perhitungan penilaian preferensi setiap alternatif pada metode TOPSIS Alternatif V Mhs1 0,625 Mhs2 0,711 Mhs3 0,508 Mhs4 0,178 Mhs5 0,460
Contoh  perhitungan  terhadap  alternatif  Mhs2 adalah:

## 3.3 Perhitungan dengan Metode WP
Proses  normalisasi  bobot  kriteria,  menggunakan rumus (8). Contohnya untuk bobot kriteria Krt1, maka pengukurannya yaitu:
Hasil  bobot  yang  telah  dinormalisasi  adalah  se- bagai berikut.
Tabel 11. Hasil pengukuran bobot yang telah dinormalisasi
Kriteria Bobot  Bobot yang telah dinormalisasi Krt1 5 0,227 Krt2 5 0,227 Krt3 4 0,182 Krt4 3 0,136 Krt5 3 0,136 Krt6 2 0,091 Total 22 1
Pengukuran nilai vektor (S) memakai rumus (9). Hasil  pengukuran  nilai  vektor  (S)  untuk  seluruh alternatif adalah:

## Tabel 12. Hasil pengukuran nilai vektor
Krt1 Krt2 Krt3 Krt4
Krt5 Krt6 S Mhs1 1,442 1,370 1,221 1,162 1,208 1,000 3,385 Mhs2 1,442 1,284 1,287 1,208 1,162 1,065 3,559 Mhs3 1,442 1,284 1,000 1,099 1,162 1,134 2,680 Mhs4 1,000 1,370 1,000 1,162 1,099 1,000 1,750 Mhs5 1,000 1,370 1,340 1,099 1,099 1,065 2,363 Total 13,736
Sebagai  ilustrasi  pengukuran  terhadap  alternatif Mhs1 (S 1 ) adalah sebagai berikut:
S 1 = (5 0,227 ) * (4 0,227 ) * (3 0,182 ) * (3 0,136 ) * (4 0,136 ) * (1 0,091 )
= 3,385
Skor  preferensi  alternatif  merupakan  panduan untuk  menentukan  urutan  peringkat  alternatif (Pasa  et  al.,  2023).  Pengukuran  atau  penilaian preferensi  (V)  memakai  rumus  (10),  dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 13. Hasil perhitungan penilaian preferensi
setiap alternatif pada metode WP Alternatif V Mhs1 0,246 Mhs2 0,259 Mhs3 0,195 Mhs4 0,127 Mhs5 0,172
Sebagai  contoh  pengukuran  nilai  preferensi  un- tuk alternatif Mhs1 yaitu:

## 3.4 Pengurutan Nilai Preferensi Alternatif di TOPSIS dan WP
Dengan mengacu pada nilai preferensi atau nilai akhir  yang  diperoleh  dari  setiap  metode,  serta mengurutkan  nilai  preferensi  dari  yang  tertinggi hingga yang terendah, maka akan diperoleh uru- tan alternatif sebagai berikut:
Tabel 14. Urutan alternatif di semua TOPSIS dan
WP Alternatif TOPSIS WP V Urutan V Urutan Mhs1 0,625 2 0,246 2 Mhs2 0,711 1 0,259 1 Mhs3 0,508 3 0,195 3 Mhs4 0,178 5 0,127 5 Mhs5 0,460 4 0,172 4

## 3.5 Pelaksaanaan Uji Sensitivitas
Setelah  menghitung  dan  merangking  preferensi alternatif  untuk  setiap  metode,  tahap  berikutnya adalah  melakukan  uji  sensitivitas  pada  setiap metode.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menilai  sejauh mana  urutan  preferensi  alternatif  akan  berubah jika terjadi perubahan dalam bobot.
Uji sensitivitas dilakukan dengan menggeser bo- bot salah satu  kriteria sebanyak  1 dan 2, semen- tara  bobot  kriteria  lainnya  tidak  berubah.  Proses ini dilakukan secara berulang untuk setiap krite- ria hingga semua kriteria telah mengalami modi- fikasi bobotnya (Pasa et al., 2023). Adapun hasil pelaksanaan  uji  sensitivitas  pada  metode,  yaitu TOPSIS dan WP adalah:
Tabel 15. Hasil pelaksanaan uji sensitivitas pada

## TOPSIS dan WP
Kriteria TOPSIS WP Krt1 +1 0,02227 0,00279 Krt1 +2 0,04242 0,00525 Krt2 +1 -0,01083 -0,00433 Krt2 +2 -0,02257 -0,00828 Krt3 +1 0,00495 0,00277 Krt3 +2 0,00952 0,00519 Krt4 +1 0,00714 0,00149 Krt4 +2 0,01550 0,00284 Krt5 +1 -0,00895 -0,00200 Krt5 +2 -0,01921 -0,00384 Krt6 +1 -0,04160 -0,00125 Krt6 +2 -0,08231 -0,00252 Jumlah dalam % -0,00084 % - 0,000019 %
Menurut  Tabel  15,  hasil  uji  sensitivitas  pada metode TOPSIS sebesar  -0,00084 %, sedangkan pada metode WP sebesar -0,000019 %.

## 4. KESIMPULAN
Dengan melihat hasil pelaksanaan uji sensitivitas pada  metode  TOPSIS  dan  WP,  maka  dapat disimpulkan bahwa WP merupakan metode yang lebih  optimal  daripada  TOPSIS  dalam  masalah seleksi kandidat ketua HIMATEKNO di Univer- sitas  Muhammadiyah  Purworejo,  dengan  hasil uji  -0,000019  %  (WP)  yang  lebih  besar  dari  - 0,00084  %  (TOPSIS),  sehingga  metode  WP merupakan  metode  yang  lebih  cocok  diterapkan pada sistem pendukung keputusan seleksi kandi- dat ketua HIMATEKNO.

## REKOMENDASI
Pada  penelitian  selanjutnya,  metode-metode MADM lain dapat dibandingkan dengan metode TOPSIS  dan  WP,  sehingga  lebih  banyak  variasi hasil uji sensitivitas.

## DAFTAR PUSTAKA
Agusmar,  A.  Y.,  Vani,  A.  T.,  &  Wahyuni,  S.
(2019).  Perbandingan  Tingkat  Stres  pada
Mahasiswa Angkatan 2018 dengan Angkatan  2015    Fakultas  Kedokteran
Universitas  Baiturrahmah. Health  and Medical Journal , 1 (2), 34–38. https://doi.org/10.33854/HEME.V1I2.238
Diana,  D.,  &  Seprina,  I.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan Penerima  Bantuan  Sosial  Menerapkan Weighted  Product  Method  (WPM). Jurnal
Edukasi Dan Penelitian Informatika
(JEPIN) , 5 (3), 370. https://doi.org/10.26418/jp.v5i3.34971
Fauzi,  A.  A.,  Zahro’,  H.  Z.,  &  Prasetya,  R.  P.
(2020).  Analisis  Perbandingan  Metode Topsis  Dan  SAW  Dalam    Penentuan Prioritas  Perbaikan  Jalan    Di  Kabupaten Rembang. Jati  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik
Informatika) , 4 (2), 29–36. https://doi.org/10.36040/JATI.V4I2.2676
Firnanda,  W.  S.,  &  Budiani,  M.  S.  (2019).
Hubungan Iklim Organisasi Dengan Komitmen Organisasi Pada Anggota Himpunan Mahasiswa Fakultas Ilmu Pendidikan  Unesa. Character:  Jurnal Penelitian Psikologi , 06 (02), 1–6. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/chara cter/article/view/28853
Fransiska,  D.  (2023).  Sistem  Pendukung
Keputusan Menentukan E-Commerce Terbaik  Menggunakan  Metode  Weighted Product. PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset Dan Observasi Sistem Komputer , 10 (1), 41–48.
https://doi.org/10.30656/PROSISKO.V10I
1.5957
Gatari,  A.  (2020).  Hubungan  stres  akademik dengan  flow  akademik  pada  mahasiswa.
Cognicia , 8 (1), 79–89. https://doi.org/10.22219/COGNICIA.V8I1.
11739
Hasdiansyah, A. (2017). Peran Kader Himpunan Mahasiswa  Islam  Dalam  Membangun Tradisi  Ilmiah  Di  Dalam  Kampus  (Studi Peran  Kader  Himpunan  Mahasiswa  Islam di  Universitas  Negeri  Makassar). Jurnal Eksistensi  Pendidikan  Luar  Sekolah    (E- Plus) , 2 (2). https://doi.org/10.30870/E- PLUS.V2I2.2955
Jayawardani,  W.  R.  K.,  &  Maryam,  M.  (2022). Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerima  Program  Keluarga  Harapan dengan  Implementasi  Metode  SAW  dan Pembobotan  ROC. Emitor:  Jurnal  Teknik
Elektro , 22 (2), 99–109.
https://doi.org/10.23917/EMITOR.V22I2.1 8411
Laila,  F.,  &  RMS,  A.  S.  (2019).  Penentuan Supplier  Bahan  Baku  Restaurant  XO  Suki Menggunakan  Metode  Weighted  Product. Jurnal  Teknologi  Dan  Ilmu  Komputer Prima (JUTIKOMP) , 2 (1), 272–275.
https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i1.412
Magrisa,  T.,  Wardhani,  K.  D.  K.,  &  Saf,  M.  R.
A.  (2018).  Implementasi  Metode  SMART pada Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan  Kegiatan  Ekstrakurikuler  untuk Siswa  SMA. Informatika  Mulawarman : Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer , 13 (1),  49– 55. https://doi.org/10.30872/JIM.V13I1.648
Murtina,  H.,  Hidayatun,  N.,  &  Susafa’ati,  S. (2022).  Implementasi  Multi  Attribute Decision  Making  Menggunakan  Metode Weighted  Product    Dalam  Pemilihan Supervisor. Jurnal  Teknoinfo , 16 (2),  435– 442. https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/tek noinfo/article/view/2006
Pasa, I. Y., Prasetya, N. W. A., & Maharrani, R. H.  (2022).  Penerapan  Metode  SAW  Pada Penentuan  Penerima  Beasiswa  Lazizmu. INTEK : Jurnal Informatika Dan Teknologi
Informasi , 5 (1), 81–89. https://doi.org/10.37729/INTEK.V5I1.1971
Pasa, I. Y., Prasetya, N. W. A., & Maharrani, R.
H.  (2023).  Analisis  Perbandingan  Metode SAW,  WP,  dan  TOPSIS    Untuk  Optimasi Sistem  Pendukung  Keputusan    Proses Seleksi Beasiswa Lazizmu. INTEK : Jurnal Informatika Dan Teknologi Informasi , 6 (1),
65–76.
https://doi.org/10.37729/INTEK.V6I1.3147
Putra,  I.  P.  G.  Y.  S.,  &  Wicaksana,  I.  G.  A.  T.
(2023). Pengaruh Acceptance and Commitment Theraphy terhadap
Kecemasan Mahasiswa yang Sedang Menyusun Skripsi di Masa Pandemi Covid- 19. PROMOTOR , 6 (2), 84–88. https://doi.org/10.32832/PRO.V6I2.193
Ridho,  M.  R.,  Hairani,  H.,  Latif,  K.  A.,  & Hammad,  R.  (2021).  Kombinasi  Metode AHP  dan  TOPSIS  untuk  Rekomendasi Penerima  Beasiswa  SMK  Berbasis  Sistem
Pendukung  Keputusan. Jurnal  Tekno Kompak , 15 (1), 26–39. https://doi.org/10.33365/JTK.V15I1.905
Rohiyatun,  B.,  &  Aryani,  M.  (2020).  Peran
Ketua  Program  Studi  Dalam  Membentuk Karakter Kepemimpinan Mahasiswa Melalui  Kegiatan  Himpunan  Mahasiswa Program Studi (HMPS). JISIP (Jurnal Ilmu Sosial Dan Pendidikan) , 4 (4). https://doi.org/10.58258/jisip.v4i4.1549
Septilia,  H.  A.,  Parjito,  P.,  &  Styawati,  S.
(2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Dana  Bantuan  Menggunakan Metode AHP. Jurnal Teknologi Dan Sistem
Informasi , 1 (2), 34–41. https://doi.org/10.33365/JTSI.V1I2.369
Widiyawati,  D.,  Dedih,  D.,  &  Wahyudi,  W.
(2022).  Implementasi  Metode  Maut  Dan Saw  Dalam  Pemilihan  Tempat  Wisata  Di Kabupaten  Karawang. Jurnal  Interkom: Jurnal  Publikasi  Ilmiah  Bidang  Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi , 17 (2),  71–80. https://doi.org/10.35969/INTERKOM.V17I 2.231